pysc2 examples
1.0.0
Dieses Beispielprogramm wurde darauf aufgebaut
Der einfachste Weg, PYSC2 zu erhalten, besteht darin, PIP zu verwenden:
$ pip install git+https://github.com/deepmind/pysc2 Außerdem müssen Sie baselines Library installieren.
$ pip install git+https://github.com/openai/baselinesSie müssen Starcraft II kaufen und installieren. Oder sogar die Starter Edition funktioniert.
http://us.battle.net/sc2/en/legacy-of-the-void/
Folgen Sie Blizzards Dokumentation, um die Linux -Version zu erhalten. Standardmäßig erwartet PYSC2 das Spiel in ~/StarCraftII/ .
Laden Sie die Leiterkarten und die Mini -Spiele herunter und extrahieren Sie sie auf Ihre StarcraftII/Maps/ Verzeichnisse.
$ python train_mineral_shards.py --algorithm=a2c$ python enjoy_mineral_shards.py$ python train_mineral_shards.py --algorithm=deepq --prioritized=True --dueling=True --timesteps=2000000 --exploration_fraction=0.2$ python train_mineral_shards.py --algorithm=a2c --num_agents=2 --num_scripts=2 --timesteps=2000000| Beschreibung | Standard | Parametertyp | |
|---|---|---|---|
| Karte | Fitnessumgebung | Collectmineralshards | Saite |
| Protokoll | Protokollierungstyp: Tensorboard, Stdout | Tensorboard | Saite |
| Algorithmus | Derzeit unterstützen Sie 2 Algorithmen: Deepq, A2C | A2C | Saite |
| Zeitschritte | Gesamttrainingsschritte | 2000000 | int |
| Exploration_fraction | Erkundungsfraktion | 0,5 | schweben |
| priorisiert | Ob die Verwendung der priorisierten Wiederholung für DQN | FALSCH | boolean |
| Duelling | Ob Sie das Duell -Netzwerk für DQN verwenden | FALSCH | boolean |
| lr | Lernrate (wenn 0 zufällige E-5 ~ E-3 festlegen) | 0,0005 | schweben |
| num_agents | Anzahl der Agenten für A2C | 4 | int |
| num_scripts | Anzahl der Skriptagenten für A2C | 4 | int |
| nsteps | Anzahl der Schritte für die Aktualisierungsrichtlinie | 20 | int |
